LangChain ha rilasciato il suo primo set di 'skills', progettate per fornire agli agenti di sviluppo AI una maggiore competenza nell'ecosistema open source LangChain. Queste 'skills' includono la costruzione di agenti con LangChain, LangGraph e Deep Agents. I test interni mostrano un incremento delle performance di Claude Code dal 29% al 95% nell'esecuzione di task specifici.

Cosa sono le 'Skills'?

Le 'skills' sono istruzioni, script e risorse che migliorano le prestazioni degli agenti di sviluppo in domini specializzati. Vengono caricate dinamicamente attraverso un meccanismo di 'progressive disclosure': l'agente recupera una 'skill' solo quando è rilevante per il compito da svolgere. Questo approccio contrasta con la pratica di fornire troppi strumenti a un agente, che storicamente portava a un calo delle prestazioni.

Le 'skills' sono portabili e condivisibili, composte da file markdown e script recuperabili su richiesta. LangChain condivide un set di 'skills' che possono essere trasferite a qualsiasi agente di sviluppo che supporti questa funzionalità.

'Skills' per LangChain

All'interno del repository langchain-skills, LangChain mantiene un set di 11 'skills', suddivise in tre categorie principali:

  • LangChain: Guida sull'utilizzo di create_agent(), middleware e pattern di strumenti di LangChain. Fondamenti per lavorare con il classico loop dell'agente di chiamata di strumenti.
  • LangGraph: Guida sull'utilizzo delle primitive di LangGraph e sui vantaggi del suo supporto nativo per Human In the Loop, esecuzione duratura e altro.
  • DeepAgents: Guida sull'utilizzo del pacchetto open source Deep Agents e sull'utilizzo del suo middleware predefinito e del FileSystem.

Impatto delle 'Skills'

L'utilizzo delle 'skills' ha portato a miglioramenti significativi nelle prestazioni di Claude Code su task di base relativi a LangChain, LangGraph e DeepAgent.

Test Modello Pass Rate
Claude Code senza 'Skills' Sonnet 4.6 25%
Claude Code con 'Skills' Sonnet 4.6 95%

Il tasso di superamento è stato calcolato utilizzando le valutazioni di LangSmith. LangChain prevede di rilasciare open source il benchmark di test utilizzato.

Installazione

Per installare queste 'skills', è possibile utilizzare npx skills:

Locale (progetto corrente):

npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill '*' --yes

Globale (tutti i progetti):

npx skills add langchain-ai/langchain-skills --skill '*' --yes --global

Per collegare le 'skills' a un agente specifico (ad esempio, Claude Code):

npx skills add langchain-ai/langchain-skills --agent claude-code --skill '*' --yes --global

Conclusione

LangChain invita la community a utilizzare LangChain e LangSmith per migliorare l'esperienza di sviluppo con il suo ecosistema. L'azienda prevede di continuare ad aggiungere contenuti 'skills' man mano che vengono aggiunte nuove funzionalità al suo Open Source e a LangSmith. Oltre a queste 'skills' per LangChain open source, è stato rilasciato anche un set di 'skills' per LangSmith.